dataframe指定位置插入行， 不改变原来结果

可以使用pandas的loc方法，在指定位置插入新的行来实现在不改变原有结果的前提下插入新数据。具体操作可以参考以下代码示例：

import pandas as pd
 
# 原始数据
data = {
    'name': ['Tom', 'John', 'Mike'],
    'age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
 
# 插入新行
new_data = {'name': 'Mary', 'age': 28}
new_row = pd.Series(new_data, name='3')
df = df.append(new_row)
df = df.sort_index().reset_index(drop=True)
print(df)
 
# 在指定位置插入新行
new_data = {'name': 'Lily', 'age': 27}
new_row = pd.Series(new_data, name='3')
df = pd.concat([df.iloc[:2], pd.DataFrame(new_row).T, df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

第一次操作是通过append方法在最后一行插入新数据，第二次操作是通过concat方法和iloc属性在指定位置插入新数据。最后两次操作均不会改变原有结果。

相关问题

dataframe指定位置插入行

好的，关于您的问题，“如何在dataframe指定位置插入行？”我可以为您提供以下回答：

您可以使用pandas库中的.loc[]方法来指定要插入行的位置。首先，创建一个新的行Series，然后使用loc[]方法将其插入到DataFrame的指定位置。例如：

import pandas as pd

#创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

#创建一个新的行Series
new_row = pd.Series({'A': 5, 'B': 6})

#将新行插入到第2行
df.loc[2] = new_row

#输出结果
print(df)

当然，您可以根据具体情况来调整行号和新行数据，这只是一个示例。希望对您有帮助！

dataframe在指定位置插入行

好的，关于如何在DataFrame中插入行，可以使用pandas库提供的`append()`函数，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在指定位置插入一行
new_row = pd.DataFrame({'A': [7], 'B': [8]})
df = pd.concat([df.iloc[:1], new_row, df.iloc[1:]]).reset_index(drop=True)

print(df)

其中，`iloc`是一种根据位置选择行和列的方法。在上述例子中，我们首先用`iloc[:1]`选择前一行，然后选择要插入的行，最后用`iloc[1:]`选择后面的所有行，并将它们拼接在一起。`reset_index()`用于重置索引，可选的`drop=True`用于保持索引连续。